JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 5, No. 1, Juni 2020, Hal. 1-10 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v5.i1.2020.1-10

## Prediksi Penyebaran Penyakit TBC dengan

## Metode K-Means Clustering Menggunakan Aplikasi Rapidminer
Muhammad Farid Iqbal Al-Rizki , Ida Widaningrum # , Ghulam Asrofi Buntoro Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Ponorogo Jl. Budi Utomo No. 10 Ponorogo, Jawa Timur, Indonesia
# iwidaningrum.as@gmail.com

## Abstrak
Penambangan  data ( data  mining ) bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  penting  yang  bisa  memberikan  nilai tambah dari sekumpulan data yang sangat besar. Clustering merupakan salah satu teknik  yang ada dalam data mining yang  digunakan  untuk  mengumpulkan dataset pada database berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Clustering dapat  digunakan  salah  satunya  di  bidang  kesehatan,  seperti  untuk  memprediksi  penyebaran  penyakit  di  suatu tempat. Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan pola penyebaran penyakit Tuberculosis (TBC)  yang terjadi di  Kabupaten Ponorogo  menggunakan  algoritma K-Means Clustering dengan Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  yang  merupakan  standar  pengolahan data  mining untuk  sebuah  institusi  maupan  industri.  Penelitian  ini dapat  digunakan  sebagai  data  rujukan  untuk  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Ponorogo  dalam  penanganan  penyebaran penyakit TBC di Kabupaten Ponorogo.  Berdasarkan  hasil penelitian, diperoleh accuracy dan performa Area under the Curve (AUC)  dari K-Means sebesar  84,13%  dan  0,837.  Pola  penyebaran  penyakit  TBC  tertinggi  terdapat  di  daerah Puskesmas Ngebel, disusul kemudian daerah Puskesmas Babadan.
Kata kunci: data mining , K-Means , clustering , CRISP-DM

## Abstract
Data mining is important to get important information that can provide added value from a very large set of data. Clustering  is  one  of  the  techniques  in  data  mining  that  is  used  to  collect  data  in  a  database  based  on  predetermined criteria. Clustering can be used one of them in the health sector, such as to predict the spread of disease somewhere. The purpose of this study was to determine the pattern of Tuberculosis (TBC) spread in Ponorogo District using the K- Means Clustering algorithm with the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) which is a mining data processing  standard for an industrial application. This research can be used as reference data for the Ponorogo District Health Office in the application of the spread of tuberculosis in Ponorogo Regency. Based on the results of the study, there is obtained accuracy and performance of the Area under the Curve (AUC) of the K-Means of 84.13% and 0.837. The  highest  pattern  of  TB  disease  spread  was  in  the  area  in  the  Ngebel  Puskesmas,  followed  by  the  Babadan Puskesmas area.
Keywords: data ming, K-Means, clustering, CRISP-DM

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit TBC merupakan salah satu problematika  kesehatan  masyarakat  yang  sangat serius  untuk  diperhatikan,  karena  penyakit  tersebut merupakan  penyakit  yang  dikategorikan  dapat menyebar  dan  menular  [1].  Penyakit  ini  ditularkan melalui  udara  yang  tercemar  oleh mycrobacterium Tuberculosis yang  bercampur  dengan  pencemaran
udara  akibat  polusi  [2],  [3].  TBC  masih  terus menjadi  momok  besar  dalam  dunia  kesehatan terutama  di  negara  berkembang  maupun  di  negara maju. TBC juga masih belum bisa diberantas secara maksimal.
Kemajuan  pengetahuan  dan  teknologi  di  era milenial ini sangatlah pesat. Kemajuan pengetahuan teknologi  beserta  aplikasinya  dalam  segala  bidang tidak bisa lepas dari perangkat komputer.
Penggunaan  teknologi  sudah  menjangkau  sangat luas  hampir  segala  bidang  dalam  segala  aktifitas manusia.  Kebutuhan  akan  layanan  informasi sangatlah penting khususnya pada bidang kesehatan. Salah  satunya  adalah  aplikasi  yang  menggunakan data  mining untuk  mempermudah  dalam  proses analisis  dalam  menentukan  pola  penyebaran penyakit TBC.
Seiring  dengan  peningkatan  yang  signifikan jumlah  pasien  di  RSU  „Aisyiyah  Ponorogo,  data yang  didapatkan  dari  rekam  medis  dianggap  dapat mewakili  populasi  data  pasien  di  Kabupaten Ponorogo.  Dari  data  tersebut,  diharapkan  pihak rumah  sakit  dapat  mengetahui  penyebaran  penyakit khususnya  penyakit  TBC.  Dengan  demikian  pihak rumah  sakit  dapat  memberikan  masukan  kepada pemerintah  melalui  Dinas  Kesehatan  berkaitan dengan usaha pencegahan dan penyuluhan kesehatan  terkait  penyakit  tuberculosis  di  daerah- daerah, khususnya Kabupaten Ponorogo.
Pada saat ini, tumpukan data pasien yang  ada di RSU  „Aisyiyah  Ponorogo  pada  umumnya  hanya menggambarkan  grafik  dan  statistik  pasien  rumah sakit,  biaya  perawatan,  serta  data  penyakit. Seharusnya  dari  data  rekam  medis  yang  ada  dapat diimplementasikan data  mining sehingga  bisa mengekstrak pengetahuan yang baru atau menentukan  pola  tertentu  yang  dapat  dipergunakan untuk kepentingan analisia, evaluasi, atau menggambarkan  keadaan  tertentu  dari  pasien  yang berobat. Data  mining sendiri  pada  dasarnya  yaitu proses  menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan, statistik,  matematika, machine  learning untuk mengektrasi  dan  mengidentifikasi  infomasi  yang sangat  bermanfaat  serta  pengetahuan  yang  terkait dari  berbagai  database  yang  besar  [4],  [5].  Dengan teknik  pengolahan  data  rekam  medis  pasien  yang tepat,  maka  dapat  ditentukan  pola  penyebaran penyakit  TBC  yang  ada  di  RSU  „Aisyiyah Ponorogo.  Sementara,  pengolahan  data  rekam medis pasien yang ada di RSU „Aisyiyah Ponorogo belum bisa memprediksi penyebaran penyakit TBC, karena  masih  menggunakan  cara  manual  dan menggunakan spreadsheet serta  data  yang  ada belum  bisa  divalidasi  pengukurannya.  Untuk  itu, pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengolahan  data rekam  medis  menggunakan data  mining dengan metode K-Means Custering dan software Rapidminer.
Berdasarkan  penelitian  [6]  dan  [7],  disimpulkan bahwa  algoritma K-Means  Clustering memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan algoritma C 4.5 dalam menentukan pola penyebaran penyakit  TBC.  Dengan  demikian  algoritma  ini dapat  digunakan,  untuk  menentukan  daerah-daerah terkena  penyebaran  penyakit  TBC  yang  tertinggi,
daerah yang dipertimbangkan, maupun daerah yang masih  dikatakan  aman  (rentan).  Karena  algoritma K-Means itu  sendiri  merupakan  teknik  pengolahan data  mining yang  membagi-bagikan  data  ke  dalam beberapa cluster (grup, segmen, ataupun kelompok) yang  tiap cluster dapat  ditempati  beberapa  anggota bersama-sama [8], [9]. Beberapa penelitian sebelumnya  tentang  penyakit  TBC  di  Ponorogo adalah  juga  telah  dilakukan  seperti  prediksi  jumlah penyakit  tuberkolosis  paru  berdasarkan  usia  [9]. Selanjutnya  penelitian  [10]  melakukan  evaluasi penanganan  penyakit  TBC-HIV  berkenaan  dengan anggaran  yang  dialokasikan,  layanan  kesehatan, prevalensi, stakeholder , dan advokasinya. Penelitian terakhir  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana beban pendapatan mereka yang menderita TBC [11]. Dari  beberapa  kajian  tersebut,  penerapan data mining untuk  menentukan  penyebaran  penyakit TBC,  khususnya  di  Ponorogo,  menggunakan aplikasi Rapidminer belum ada yang melakukannya.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan data mining untuk  menentukan  penyebaran  penyakit TBC dengan studi kasus RSU „Aisyiyah Ponorogo. Saat  ini  telah  banyak  beredar tools untuk menentukan klasifikasi data mining . Pada penelitian ini, digunakan software Rapidminer yang merupakan  alat  bantu  dalam  proses data  mining [12], [13]. Software ini sendiri memiliki keunggulan, salah  satunya  adalah  sebagai  aplikasi open-source yang digunakan untuk menganalisis data dalam data mining .  Rapidminer memberikan  layanan  untuk menganalisis  integritas  data,  analisa  data,  dan pelaporan  data  dalam  satu  rangkaian.  Selain  itu Rapidminer  juga  memiliki  memiliki interface pengguna grafis sangat intuitif untuk desain analisis suatu  proses,  serta  memiliki  fleksibilitas  dalam transformasi  data,  pemodelan  data,  dan  metode visualisasi data. Dengan diketahuinya pola penyebaran  penyakit  TBC,  maka  secara  tidak langsung  pihak  RSU  „Aisyiyah  Ponorogo  dapat memberikan  masukan  kepada  pihak  pemerintah dalam  hal  ini  Dinas  Kesehatan  untuk  melakukan penyuluhan kesehatan maupun pencegahan penyebaran  penyakit TBC  di  daerah-daerah khususnya  di  Kabupaten  Ponorogo  sehingga  dapat dilakukan  antisipasi  prioritas  pelayanan  jika diketahui  pola  penyebaran  penyakit  TBC  dengan kecenderungan tertinggi.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Kerangka  konsep  atau  alur  penelitian  terlihat seperti  pada  Gambar  1.  Untuk  melakukan  prediksi, dilakukan  pendekatan  dengan  metode  algoritma  K- Means  clustering  [14],  [15].  Data  yang  digunakan terdiri  dari  data  primer  dan  data   sekunder.  Data

## Gambar 1. Peta konsep penelitian
primer  adalah  data  yang  diperoleh  langsung  dari suatu sumber data berkaitan dengan pola penyebaran  penyakit  TBC  yang  didapatkan  dari data rekam medis di RSU „Aisyiyah Ponorogo. Data sekunder adalah data dan informasi yang didapatkan dari berbagai buku, publikasi, jurnal ilmiah, laporan penelitian yang bersumber dari instansi atau internet sebagai  penunjang  landasan  teori  yang  berkaitan dengan pola penyebaran penyakit TBC.
Pada  algoritma K-Means  Clustering terdapat rumus algoritmanya sebagai berikut.
√∑ { } (1)
dengan d ij adalah jarak objek antara objek i dan j , p adalah dimensi data x ik adalah koordinat dari  obyek i pada  dimensi k ,  dan x jk adalah  koordinat  dari obyek j pada dimensi k.
Setelah proses pendekatan dilakukan, selanjutnya  pengujian  atau testing .  Pengujian dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja dari algoritma K-Means  Clustering. Proses  pengujian atau algorima ini dilakukan menggunakan pengukuran confussion matrix dan cross validation . Analisis  dibuat  menggunakan software Rapidminer dengan metode CRISP-DM [16] .
Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  enam  tahapan sesuai dengan metode CRISP-DM sebagai berikut:
1) Bussiness Understanding (Pemahaman Bisnis).  Pada  tahap  ini,  sesuai  dengan  data  yang diperoleh  dari  data  rekam  medis  RSU  „Aisyiyah Ponorogo mengenai pasien penderita penyakit TBC,
Tabel 1. Confussion matrix
Percobaan (aktual) Algoritma Accuracy Performa AUC + True Positives (a) False Negatives (b) - False Positives (a) True Negatives (a)
diketahui  bahwa  penyebaran  penyakit  TBC  sangat cepat dan sulit untuk diprediksi.
2) Data  Understanding (Pemahaman  Data). Dengan  mengetahui  data  pasien di RSU „Aisyiyah Ponorogo,  dapat  dijadikan  sebagai  modal  utama untuk  mengetahui  pola  penyebaran  penyakit  TBC yang  ada  di  daerah-daerah  Kabupaten  Ponorogo. Pada tahapan ini akan dilakukan pengumpulan data- data  penderita  TBC  di  RSU  „Aisyiyah  Ponorogo melalui unit bagian rekam medis [17].
3) Data Preparation (Persiapan Data). Tahapan persiapan data, dilakukan dengan memilih tabel  atau field yang  akan  ditransformasikan menjadi database baru.  Data-data  yang  telah terkumpul akan disiapkan untuk diolah menggunakan  algoritma K-Means menggunakan teknik preprocessing supaya  data  yang  diperoleh lebih  baik  yaitu  melalui data  validation dan data integration  and  transformation.  Data  validation merupakan suatu  proses  yang  digunakan  untuk menghapus data ataupun mengidentifikasi data yang tidak  konsisten,  data  ganda,  dan  data  yang  kurang lengkap. Data  integration  and  transformation merupakan proses yang berfungsi sebagai peningkatan efisiensi dan akurasi algoritma.
4) Modeling Phase (Fase Pemodelan). Fase ini merupakan tahapan untuk memilih dan mengaplikasikan  teknik  pemodelan  yang  sesuai dengan  penelitian.  Pada  tahapan  ini,  implementasi dilakukan dari data-data yang telah terkumpul yang selanjutnya  akan  dilakukan clustering dengan menggunakan algoritma K-Means .
5) Evaluation Phase (Fase Evaluasi). Tahapan ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  model  yang digunakan dalam fase pemodelan agar mendapatkan kualitas  dan  efektifitas  sebelum  digunakan  sebagai data  rujukan  untuk  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Ponorogo  dalam  upaya  melakukan  pencegahan penyebaran penyakit TBC. Pengujian atau pengukuran  validasi  dan  evaluasi  menggunakan metode confussion  matrix untuk  mengukur  akurasi model dan cross-validation untuk  mengukur  proses seperti ditunjukkan pada Tabel 1. Rumus perhitungan akurasi adalah:
(2) dengan a adalah jumlah kasus positif diklasifikasikan  sebagai  positif, b adalah  jumlah kasus  positif  diklasifikasikan  sebagai  negatif, c

## Problem
Memprediksi pola penyebaran penyakit TBC di Kabupaten Ponorogo Approach
Algoritma K- Means Clustering Development Software Rapidminer Result 1. Mengetahui pola penyebaran TBC di
Kabupaten Ponorogo 2. Rujukan data baru untuk dinas kesehatan dalam mencegah penyebaran penyakit TBC Implementation Data Rekam Medis Pasien di RSU „Aisyiyah Ponorogo Measurement Cross Validatipn Confusion Matrix
adalah jumlah kasus negatif diklasifikasikan sebagai positif,  dan d adalah  jumlah  kasus  negatif diklasifikasikan sebaga negatif.
6) Deployment  Phase (Fase  Penyebaran).
Tahapan  ini  adalah  tahap  akhir  yang  menghasilkan data  pola  penyebaran  penyakit  TBC  yang  telah diproses menggunakan algoritma K-Means Clustering dan  aplikasi  Rapidminer  [13].  Data  ini selanjutnya digunakan  sebagai rujukan untuk Dinas Kesehatan Kabupaten Ponorogo dalam upaya untuk mengetahui  daerah  sebaran  penyakit  TBC  yang dapat  digunakan  dalam  mengantisipasi  pencegahan penyakit TBC.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Data
Data  yang  diperoleh  dari  rekam  medis, menyebutkan  tanggal  kunjungan,  nama,  alamat, puskesmas  pengirim,  dan  jenis  diagnosanya.  Data ini masih berupa data mentah, seperti pada Tabel 2, yang  akan  diproses  pada  tahap  selanjutnya.  Data
mentah  kemudian  dikelompokkan  dan  diambil  data alamat  dan  diagnosanya  saja  seperti  dinyatakan pada Tabel 3.

## B. Proses Data Mining
Dari  data  pasien  yang  sudah  menjalani pemeriksaaan  di  RSU  „Aisyiyah  Ponorogo  selama kurung  waktu  satu  tahun  terakhir,  dapat  dijadikan sebagai  modal  utama  untuk  mengetahui  pola penyebaran  penyakit  TBC  yang  ada  di  daerah- daerah  Kabupaten  Ponorogo.  Data  yang  diambil merupakan  data  kunjungan  pasien  penderita penyakit  paru,  dalam  hal  ini  mengacu  pada  pasien penderita  penyakit  TBC . Data  yang  diterima  dari pihak  RSU  „Aisyiyah  Ponorogo  masih  dalam bentuk  data  mentah  sehingga  perlu  adanya pemahaman  data.  Tidak  semua  atribut  dari  data rekam  medis  penyakit  TBC  digunakan,  hanya menggunakan  2  atribut  yang  terdiri  dari  asal Puskesmas  (PKM)  dan  hasil  diagnosanya,  seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 2. Sampel data mentah No Kunjungan Nama Alamat Pengirim Diagnosa 10153 April_2018  Samsi Ginggong, Tanjungrejo PKM Badegan BTA+ 10154 April_2018  Samiyem Ginggong, Tanjungrejo PKM Badegan RO+ 10155 April_2018  Karto Kisut Jaten, Karangan PKM Badegan BTA+ 10156 April_2018  Galung Glinggang, Sampung PKM Badegan RO+ 10157 April_2018  Seni Dayakan PKM Badegan RO+ 10158 April_2018  Darini Karanglo Lor PKM Sukorejo BTA- 10159 April_2018  Katiman Kalimalang PKM Sukorejo BTA- 10160 April_2018  Yeni Marsita Putri Karanglo Lor PKM Sukorejo RO- 10161 April_2018  Puguh Karanglo Lor PKM Sukorejo BTA- 10162 April_2018  Choirul Munawaroh Kalimalang PKM Sukorejo BTA- 10163 April_2018  Mulyadi Kalimalang PKM Sukorejo BTA- 10164 April_2018  Samuji Gandukepuh, Sekayu 1/1 PKM Sukorejo BTA- 10165 April_2018  Boiman Gandukepuh, Sekayu 1/1 PKM Sukorejo BTA- 10166 April_2018  Tatik Gandukepuh, Sekayu 1/1 PKM Sukorejo BTA- 10167 April_2018  Suwaji Karanglo Lor, Kulon 1/1 PKM Sukorejo BTA- 10168 April_2018  Sri Mineng Karanglo Lor, Kulon 1/1 PKM Sukorejo BTA- 10169 April_2018  Aning Sholikah Sragi Lor PKM Sukorejo BTA- 10170 April_2018  Ponirah Sragi Lor, Kalimalang PKM Sukorejo BTA- 10171 April_2018  Sarmun Ngujung 2/3, Gandukepuh PKM Sukorejo BTA- 10172 April_2018  Ratinah Ngujung 2/3, Gandukepuh PKM Sukorejo BTA- 10173 April_2018  Sarmi Ngujung 2/3, Gandukepuh PKM Sukorejo BTA- 10174 April_2018  Subirin Ngujung 2/3, Gandukepuh PKM Sukorejo BTA- 10175 April_2018  Menik Ngujung 1/1, Gandukepuh PKM Sukorejo BTA- 10176 April_2018  Ayok Ngujung 2/3, Gandukepuh PKM Sukorejo BTA- 10177 April_2018  Senen Kalimalang 1/2 PKM Sukorejo BTA-

## Tabel 3. Sampel data variabel yang digunakan
Pengirim Diagnosa PKM Badegan BTA+ PKM Badegan RO+ PKM Badegan BTA+ PKM Badegan RO+ PKM Badegan RO+ PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo RO- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- PKM Sukorejo BTA- Tabel 4. Atribut dan nilai kategori No Atribut Nilai Kategori 1 Asal Puskesmas Luar puskesmas 2 Diagnosa BTA+/- RO+/- Ekstra Expert
Para  penderita  penyakit  TBC  terbagi  dalam beberapa  jenis  diagnosa  yang  dilihat  dari  asal bakterinya,  mulai  dari  jenis  BTA  (Bakteri  Tahan Asam) positif/negatif, RO (Resisten Obat) positif/negatif  dari  efek  samping  dari  obat,  serta bisa  dikategorikan  sebagai  ekstra  atau  bisa dikategorikan  sebagai  tingkat  keparahan  penyakit TBC  itu  sendiri.  Untuk  kategori expert adalah pemeriksaan  tuberkulosis  dengan  tingkat  akurasi yang  tinggi,  bisa  sekaligus  menentukan  apakah bakteri Mycobacterium tuberculosis yang terdeteksi resisten terhadap Rifampisin [18].
Selanjutnya,  proses clustering dilakukan  pada data-data yang telah terkumpul dengan menggunakan algoritma K-Means . Pada tahapan ini,
Rapidminer akan digunakan dalam mengelompokkan  data  pasien  menurut  kategori- kategori yang sudah ditentukan. Adapun tahapannya sebagai berikut:
1. Modeling Phase (Fase Pemodelan)
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  implementasi dari  data-data  yang  telah  terkumpul.  Langkah yang  dilakukan  adalah  pengambilan  data. Pengambilan  data  dari file Excel /import data Excel, dengan langkah menu operator  import  data  read Excel . Setelah  itu  maka  akan tampil import data di Excel dan selanjutnya pilih import  configuration  wizard dan  masukkan file Excel yang akan di analisis.
2. Penyesuaian data Excel Penyesuaian  data  dari  Excel  untuk  dianalisis  di software Rapidminer  dapat  mengikuti  perintah yang  ada  di- import  configuration  wizard. Langkah  yang  ada  di- read Excel ( import configuration  wizard )  ada  empat  langkah penyesuaian data Excel ke software Rapidminer. Keempat  langkah  tersebut  adalah,  pertama,  data diambil  dari  bentuk  Excel,  kemudian  kedua, pemilihan  item  yang  akan  dianalisis,  seleksi data-data  diagnosa,  dan  alamat  pasien  penderita penyakit  TBC.  Langkah  ketiga  merupakan  hasil pemilihan  data-data  yang  telah  terpilih,  yaitu data  diagnosa  dan  alamat  pasien  penderita penyakit  TBC.  Selanjutnya,  tipe  data  digunakan pada tahap analisis adalah integer.
3. Data view
Tabel  5  merupakan  data  hasil clusterisasi yang didapat dari hasil tahapan proses pengklusterisasian,  dimana  data  tersebut  sudah terdapat langsung data-data mana yang termasuk cluster 0, cluster 1, dan cluster 2.
4. Plot view
Berdasarkan data plot view pada Gambar 2, data yang  menunjukkan  pola  penyebaran  penyakit TBC  tertinggi  terjadi  pada  puskemas  Ngebel dengan  banyaknya  penyebaran  penyakit  TBC dengan tipe BTA-. Dari hasil data random (lihat Gambar  3),  dapat  diketahui  bahwa  asal Puskesmas  Babadan  berada  di  daerah  yang dikategorikan  tinggi  terjangkit  penyakit  TBC dan  disusul  Puskesmas  Nailan  yang  bisa dikategorikan  daerah  yang  dipertimbangkan terjadinya  penyebaran  penyakit  TBC.  Data random  tersebut  jika  ditinjau  dari  data view, ternyata  Puskesmas  Babadan  memang  berada dikategori  daerah  yang  bisa  dikategorikan tertinggi  pada cluster 1.  Itu  artinya  jarak  dari cluster 0 dengan cluster 1 sangat berdekatan dari 0,073 ke 0,087.
Tabel 5. Data view Attribute Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Asal PKM = PKM Babadan 0,073 0,087 0 Asal PKM = PKM Sampung 0,022 0,037 0 Asal PKM = PKM Sambit 0,018 0,010 0 Asal PKM = PKM Jetis 0,067 0,065 0 Asal PKM = RS Griya Waluya 0,004 0,005 0 Asal PKM = PKM Bungkal 0,005 0,017 0 Asal PKM = PKM Ngebel 0,010 0 1 Asal PKM = RSUA Dr. Sutomo 0,001 0 0 Asal PKM = PKM Jambon 0,048 0,038 0 Asal PKM = PKM Kauman 0,070 0,027 0 Asal PKM = PKM Badegan 0,090 0,087 0 Asal PKM = PKM Nailan 0,036 0,045 0 Asal PKM = RSU Muslimat 0 0,000 0 Asal PKM = RSUD Ponorogo 0 0,000 0 Asal PKM = PKM Ngrandu 0,022 0,025 0 Asal PKM = PKM Sawoo 0,013 0,026 0 Asal PKM = PKM Kunti 0,070 0,111 0 Asal PKM = PKM Slahung 0,055 0,013 0 Asal PKM = RSUA Diponegoro 0,001 0,004 0 Asal PKM = PKM Kesugihan 0,073 0,063 0 Asal PKM = PKM Pulung 0,090 0,083 0 Asal PKM = PKM Sooko 0,011 0,019 0 Asal PKM = RSU Muhammadiyah Po 0,006 0,006 0 Asal PKM = PKM Bondrang 0,016 0,004 0 Asal PKM = PKM Sukosari 0,005 0,004 0 Asal PKM = PKM Siman 0,023 0,016 0 Asal PKM = RSU „Aisyiyah 0,037 0,022 0 Asal PKM = PKM Balong 0,044 0,025 0 Asal PKM = PKM Nailan 0 0,001 0 Asal PKM = PKM Mlarak 0,014 0,011 0 Asal PKM = RSU Muhammadiyah 0,027 0,065 0 Asal PKM = PKM Ngebel 0,002 0,001 0 Asal PKM = PKM Sukorejo 0,009 0,025 0 Asal PKM = PKM Jenangan 0,005 0,000 0 Asal PKM = PKM Setono 0,006 0,001 0 Asal PKM = RSUD Dr. Harjono 0,001 0 0 Asal PKM = PKM Wringinanom 0 0,000 0 Asal PKM = PKM Ponorogo Utara 0,004 0,023 0 Asal PKM = PKM Ronowijayan 0,010 0,004 0 Asal PKM = PKM Wringinanom 0,001 0 0 Asal PKM = PKM Pudak 0 0,000 0 Asal PKM = PKM Pudak 0,001 0,003 0 Asal PKM = PKM Siman 0 0,000 0 Asal PKM = PKM Ngrayun 0,005 0,018 0 Asal PKM = PRS Griya Waluya 0,004 0,006 0 Asal PKM = PKM Kunti 0,001 0,000 0 Asal PKM = PKM Kesugitan 0,001 0,001 0 Asal PKM = PKM Pulung 0,001 0,000 0 Asal PKM = RSU Muhammadiyah 0,001 0 0 Asal PKM = PKM Babadan 0 0,001 0 Tipe Pasien = BTA- 0 1 0,906 Tipe Pasien = BTA+ 0,485 0 0 Tipe Pasien = RO+ 0,183 0 0,056 Tipe Pasien = Ekstra 0,054 0 0,015 Tipe Pasien = Anak+ 0,030 0 0,012 Tipe Pasien = Ekstra 0,001 0 0 Tipe Pasien = Anak- 0,185 0 0,012 Tipe Pasien = Expert- 0,051 0 0 Tipe Pasien = Expert+ 0,011 0 0
Gambar 2. Data plot view
Gambar 3. Data random plot view
Gambar 4. Cluster model
5. Cluster model Dalam cluster  model terdapat  hasil  dari  tahapan proses  pengklusterisasian  yang  menempati masing-masing cluster .  Pada cluster 0  jumlah item  ada  1.574  item, cluster 1  ada  8.453  item, dan cluster 2  ada  339  item.  Total  item  data 10.366 seperti terlihat pada Gambar 4.
6. Evaluation Phase (Fase Evaluasi)
Hasil  dari  pengukuran  validasi  menggunakan tenfold cross-validation ( x-validation ) diperlihatkan  pada  Gambar  5.  Di  dalam validation  model terdapat  kolom training dan kolom testing. Hasil  dari validation  model tahapan  ini  terlihat  pada  Gambar  6.  Algoritma K-Means pada kolom training sebagai klasifikasi yang  diterapkan  dan  pada  kolom testing digunakan  untuk  menjalankan  algoritma K- Means dan mengukur performa model algoritma K-Means tersebut  seperti  pada  Gambar  7.  Tabel 8  menunjukkan  algoritma K-Means yang
diterapkan  pada dataset pola  penyebaran penyakit  TBC  hasil  pengujian  validasi  tersebut. Terlihat bahwa  nilai akurasinya sebesar 84,13% dan nilai kinerja atau performanya sebesar 0,837 dengan  lama  waktu  eksekusinya  3  detik.  Data tersebut merupakan bagian kedua yaitu determine  next  step .  Bagian  ini  merupakan bagian  untuk  memberikan  nilai  presentase sebagai  langkah  selanjutnya  dalam  memberikan data  baru  pola  penyebaran  penyakit  TBC  dari proses data  mining menggunakan  algoritma K- Means .
Tabel 8. Hasil accuracy dan performa AUC dari K-
Means Percobaan K-Means Lama Waktu Eksekusi Accuracy Performa AUC Tepat 84,13 % 0,837 3 s Terlambat 84,13 % 0,837 3 s
Gambar 5. Validation model
Gambar 6. Hasil validasi model
Gambar 7. Hasil performa AUC dari algoritma K-Means
7. Deployment Phase (Fase Penyebaran)
Fase ini merupakan tahapan akhir dari data pola penyebaran  penyakit  TBC  yang  telah  diproses menggunakan  algoritma K-Means clustering menggunakan aplikasi Rapidminer. Pada tahapan ini data baru yang dihasilkan dari proses clustering yang  telah  dilakukan  di  atas menghasilkan  pola  penyebaran  penyakit  TBC yang tinggi berada di wilayah Puskesmas Ngebel dengan  banyaknya  diagnosa  TBC  tipe  TBA. Hasil  data  baru  dari  proses data  mining yang telah dilakukan menggunakan software Rapidminer  didapat  sebagai  berikut:  (a)  daerah tertinggi  terjadi  penyebaran  penyakit  TBC, berada  di cluster 2  yaitu  di  Puskesmas  Ngebel;
(b) daerah yang dapat dipertimbangkan terjadinya  penyebaran  penyakit  TBC,  berada  di cluster 1;  (c)  daerah  dengan  kategori  siaga penyebaran  penyakit  TBC  berada  di cluster 0; dan  (d)  perbandingan  data  dari  data plot  view dengan  data random  plot  view menghasilkan interval jarak  antar cluster yang  tidak  terlalu jauh. Hal ini menunjukkan, prioritas penanganan penyakit  TBC,  berada  pada  daerah  dengan  nilai cluster tertinggi.
Propinsi Jawa Timur menempati urutan kedua se Indonesia dalam kasus penyalit TB [19], sedangkan Ponorogo menempati urutan ke 23 di wilayah Jawa Timur  [20].  Penelitian  yang  ada  adalah  tentang upaya  pencegahan  [21],  peran  perawat  [22], prediksi berdasarkan usia [23] dan data penanganan pada  tahun  2016  di  semua  puskesmas  dan  rumah sakit  di  Ponorogo  sebanyak  808  kasus  [24].  Data penyebaran  penyakit  TBC  untuk  seluruh  wilayah Kabupaten  Ponorogo  pada  tahun  2019  belum  ada penelitiannya,  sehingga  hal  ini  akan  memberikan peluang untuk penelitian selanjutnya.

## IV. K ESIMPULAN
Penerapan data  mining untuk  menentukan  pola penyebaran  penyakit  TBC  di  Kabupaten  Ponorogo dengan  metode K-means  clustering menggunakan software Rapidminer berhasil dilakukan dan mampu menentukan  daerah  mana  yang  terjangkit  penyakit TBC. Dari serangkaian proses yang telah dilakukan, dapat  ditarik  kesimpulan  tingkat  (pengkategorian) penyebaran  penyakit  TBC  yang  terdiri  dari  tinggi, dipertimbangkan,  dan  siaga.  Daerah  dengan  tingkat penyebaran  penyakit  TBC  tertinggi  terjadi  di Puskesmas  Ngebel  kemudian  disusul  Puskesmas Babadan, sedangkan Puskesmas Nailan di kategorikan daerah yang dipertimbangkan terjadinya penyebaran penyakit TBC. Pengembangan  penelitian  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  data  penderita  penyakit  TBC  di seluruh  wilayah  Ponorogo.  Dengan  demikian, diperlukan  penanganan  serius  dan  dibutuhkan sistem  informasi  pendataan  terintegrasi  untuk memantau penanganan penderita TBC.

## R EFERENSI
[1]  R.  A.  Werdhani, Patofisiologi,  Diagnosis,  dan Klafisikasi  Tuberkulosis ,  Jakarta:  Dep.  Ilmu Kedokt. Komunitas, Okupasi, dan  Keluarga, FKUI, 2002.
[2]  (2018)  Pusat  Data  dan  Informasi  Kementrian Kesehatan RI. [Online]. Available: https://pusdatin.kemkes.go.id/article/view/1810150.
[3]  J.  Leskovec,  A.  Rajaraman,  and  J.  D.  Ullman, Mining of Massive Datasets 2nd Edition , Cambridge University Press, 2014.
[4]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining; Concepts  and  Techniques 3rd  ed. ,  USA:  Elsevier Inc., 2012.
[5]  J.  S.  Setyo,  A.  Sudradjat,  C.  M.  Pasien,  and  P. Kesehatan,  “Penerapan  Metode  C4.5  Terhadap Penyakit Tuberkulosis Paru,” J.  Kaji.  Ilm. ,  vol.  17, no. 3, pp. 111-118, 2017.
[6]  P.  D.  P.  Silitonga  and  I.  Sri,  “Klusterisasi  Pola Penyebaran  Penyakit  Pasien  Berdasarkan  Usia
Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering,” TIMES (Technology Informatics Comput. Syst. , vol. VI, no. 2, pp. 22-25, 2017.
[7]  K. Alsabti, S. Rank, and V. Sing,  “An Efficient K- Means Clustering Algorithm,” Electrical Engineering and Computer Science , vol. 43, 1997.
[8]  A.  K.  Wardhani,  “Implementasi  Algoritma  K- Means  untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien pada  Puskesmas  Kajen  Pekalongan  (K-Means Algorithm  Implementation  for  Clustering  of Patients  Disease  in  Kajen  Clinic  of  Pekalongan),” Transform.  J. Inf. Technol. , vol. 14, no. 1, pp. 30- 37, 2016.
[9]  S.  Andayani  and  Y.  Astuti,  “Prediksi  Kejadian Penyakit  Tuberkulosis  Paru  Berdasarkan  Usia  Di Kabupaten  Ponorogo  Tahun  2016-2020,” Indones. J. Heal. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29-33, 2017.
[10]  N.  S.  Wahyuni  and  M.  Verawati, Analisis  penyakit Tuberculosis-HIV (TB-HIV) di kabupaten
Ponorogo , Research Report UMM, 2017.
[11]  S.  Andarmoyo,  “Peyakit  Tuberkulosis  Paru  dan Implikasinya Terhadap Beban Pendapatan Ekonomi Keluarga,”  in Seminar  Hasil-Hasil  Penelitian  dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat  2015 ,  2015,  pp. 356-361.
[12]  Rapidminer, RapidMiner Studio Manual . https://docs.rapidminer.com/downloads/RapidMiner -v6-user-manual.pdf, 2014.
[13]  R.  Klinkenberg,  “RapidMiner  and  RapidAnalytics: Past,  Present,  and  Future.”  www.rapid-i.com, Dortmund, Germany, p. 96, 2012.
[14]  Ediyanto,  M.  N.  Mara,  and  N.  Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K- Means  Cluster  Analysis,” J.  Ilm.  Mat.  Stat.  dan Ter. , vol. 02, no. 2, pp. 133-136, 2013.
[15]  N.  Wakhidah,  “Clustering  Menggunakan  K-Means Algorithm  (K-Means  Algorithm  Clustering),” Transformatika , vol. 8, no. 1, 2010.
[16]  P.  Chapman, Crisp-DM  1.0:Step-by-step  data mining guide , CRISP-DM consortium, 2000.
[17]  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia No.  269/MENKES/PER/III/2008  Tentang  Rekam Medis,  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia, 2008.
[18]  M. L. W. Mboeik, C. W. Pitoyo, T. H. Karjadi,  A. Karuniawati,  and  E.  Dewiasty,  “Performa Pemeriksaan Xpert MTB/RIF dengan Menggunakan  Spesimen  Bilasan  Lambung  dalam Mendiagnosis  Tuberkulosis  Paru  pada  Pasien  HIV Tersangka  Tuberkulosis  Paru,” J.  Penyakit  Dalam Indones. , vol. 5, no. 1, pp. 29, 2018.
[19]  Kemenkes Kesehatan RI, Data dan Informasi Profil Kesehatan  Indonesia  2019 ,  Kementrian  Kesehatan Republik Indonesia, 2019.
[20]  Dinkes  Provinsi  Jawa  Timur, Profil  Kesehatan Jawa  Timur  2018 .  Surabaya:  Dinas  Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2019.
[21]  N.  P.  Lestari,  N.  S.  Wahyuni,  and  R.  Nasriati, “Upaya  Pencegahan  Penularan  Penyakit  Pada Keluarga Dengan Penderita TB Paru,” Heal. Sci. J. , vol. 3, no. 2, 2019.
[22]  S.  Andarmoyo,  “Peran  Perawat  Komunitas  sebagai Health Educator dalam Meningkatkan
Kewaspadaan  terhadap  Penyakit  Tuberkulosis  Paru dalam Pencapaian MDGs di Kabupaten Ponorogo,” in Prosiding  Seminar  Kesehatan  Nasional  2015 Politeknik  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan Surabaya , 2015, pp. 89-96.
[23]  S.  Andayani  and  Y.  Astuti,  “Prediksi  Kejadian Penyakit  Tuberkulosis  Paru  Berdasarkan  Usia  Di Kabupaten  Ponorogo  Tahun  2016-2020,” Indones. J. Heal. Sci. , vol. 1, no. 2, p. 29, 2017.
[24]  Dinkes  Kabupaten  Ponorogo, Profil  Kesehatan Kabupaten Ponorogo Tahun 2016 . Ponorogo: Dinas Kesehatan Kabupaten Ponorogo, 2016.